Dell Technologies объявила о добавлении в ИИ-платформу Dell AI Data Platform новых возможностей, призванных повысить точность ответов ИИ-систем, снизить затраты на запуск ИИ-проектов и ускорить процесс производства, предоставляя приложениям и агентам надёжный текущий контекст из собственных данных компании.

В частности, Dell добавила единый семантический уровень (Unified Semantic Layer), чтобы дать ИИ-агентам представление о бизнес-значении корпоративных данных, а также граф корпоративных знаний (Enterprise Knowledge Graph), который объединяет связанные объекты в рамках организации.

Единый семантический уровень предоставляет структурированную и неструктурированную информацию, которая соответствует бизнес-смыслу с помощью правил, определений и глоссария с возможностью поиска, т.ч. термин означает одно и то же везде, где он встречается. Dell также использует открытую библиотеку NVIDIA Auto-Ontology, которая строит графы знаний на основе корпоративных данных, чтобы расширить семантический уровень. Работая в тандеме, Enterprise Knowledge Graph постоянно отображает происхождение, метаданные и поведение запросов за прошлые периоды как в структурированных таблицах, так и в неструктурированных документах.

Агенты знаний (Knowledge Agents) используют этот контекст для работы. Клиенты устанавливают правила: каким рекомендациям они следуют, какие данные могут просматривать, какой планку качества они должны достичь и сколько им разрешено потратить на вычисления.

Источник изображения: Dell

Dell также добавила новую возможность в Data Processing Engine, предназначенную для ускорения подготовки корпоративных данных для ИИ. Движок будет работать на GPU, использующих библиотеку NVIDIA cuDF. Сообщается, что Dell Data Processing Engine, работающий на базе cuDF и GPU NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition, обрабатывает данные в среднем почти в четыре раза быстрее, чем только с помощью CPU, при различных рабочих нагрузках и до 20 раз быстрее при пакетной обработке.

Архитектурные усовершенствования нацелены на улучшенное извлечение данных, в том числе путём прямого подключения «сырых» файлов, баз данных и различных хранилищ непосредственно к конвейерам ИИ-агентов. NVIDIA cuDF ускоряет обработку, Apache Spark с GPU-ускорением подготавливает структурированные и неструктурированные данные, а Apache Arrow эффективно передаёт данные из хранилища на обработку с полной безопасностью на протяжении всего процесса. Платформа использует NVIDIA Nemotron Retriever для анализа, обучения и повторного ранжирования документов, в то время как NVIDIA cuVS обеспечивает ускоренную векторную индексацию и процедуры поиска.

СХД Dell PowerScale теперь поддерживает до 500 изолированных клиентов на кластер, используя mTLS over NFS для шифрования и аутентификации файлового трафика и более детализированный контроль доступа на основе ролей для управления каждым клиентом. Новый открытый инструмент Dell Storage Performance Tool позволяет заказчикам оценивать ИИ-инфраструктуру, сравнивать решения поставщиков и поддерживать работоспособность GPU, тестируя производительность своих S3-хранилищ в процессе обучения, инференса и проверки контрольных точек.

На данный момент доступны Dell Storage Performance Tool и сервисы по внедрению платформы Dell AI Data Platform. В ноябре 2026 года планируется выпуск решений для многопользовательского применения кластеров PowerScale и mTLS over NFS. Усовершенствования Dell Data Processing Engine с использованием NVIDIA Acceleration Stack появятся в декабре 2026 года, за которыми последует интеграция с ускорением с помощью Apache Arrow в первом полугодии 2027 года. Выпуск Unified Semantic Layer, Enterprise Knowledge Graph и контекстных платформ Knowledge Agent состоится в I полугодии 2027 года.

Компания NetApp представила дезагрегированную архитектуру нового поколения NetApp Novus, поддерживающую хранение данных зеттабайтного масштаба, которая позволит ИИ-фабрикам обеспечивать непрерывную подачу данных на миллионы GPU, повышая до максимума эффективность, уровень загрузки ресурсов и окупаемость инвестиций. NetApp позиционирует Novus как самую быструю на планете систему хранения.

Компания отметила, что неооблака и провайдеры GPUaaS создают ИИ-фабрики такого масштаба, на который не были рассчитаны традиционные архитектуры СХД. Это приводит к возникновению «узких мест», снижающих коэффициент использования GPU и увеличивающих затраты на инфраструктуру. При использовании традиционных архитектур загрузка GPU может падать ниже 30​%, если система не способна обеспечить подачу достаточного объёма данных для получения необходимых результатов и окупаемости вложений.

«ИИ-фабрики давно нуждались в инфраструктуре, способной масштабироваться со скоростью развития технологий ИИ», — отметил Сьям Наир (Syam Nair), директор по продуктам NetApp. По его словам, используя преимущества платформы NetApp, решение Novus обеспечивает совокупную пропускную способность 100 Тбайт/с с возможностью неограниченного горизонтального масштабирования.

Источник изображения: NetApp

Ариндам Банерджи (Arindam Banerjee), главный архитектор платформ и технологий NetApp, пояснил, что Novus использует принцип федерации для объединения нескольких кластеров хранения в единое пространство имен, при этом пропускная способность системы растёт по мере добавления новых кластеров. Архитектура опирается на стандартные протоколы pNFS и Flex Files, что позволяет использовать стандартное ядро Linux.

Это избавляет операторов от необходимости развёртывать, обновлять и проверять проприетарные клиентские решения для тысяч образов узлов, различных поколений GPU и сред разных арендаторов. Такой подход устраняет значительный источник постоянных накладных расходов, сохраняя при этом единое пространство имен для совместной инфраструктуры ИИ. Novus переносит надёжность, безопасность и возможности многопользователького доступа платформы ONTAP в архитектуру, специально разработанную для ИИ-фабрик, говорит он.

Novus разделяет потоки метаданных и данных, позволяя каждому из них масштабироваться независимо. Банерджи отметил, что в Novus службы обработки метаданных разделены на независимо масштабируемые уровни (протоколов, состояний и каталогов). Это позволяет устранить «узкие места», возникающие при рабочих нагрузках ИИ, когда интенсивные операции чтения и записи данных сочетаются с масштабными операциями с метаданными. Серверы данных Novus будут работать под управлением ОС ONTAP, что позволит распространить на новую архитектуру уже существующие в решениях NetApp механизмы обеспечения целостности данных, отказоустойчивости, безопасности, изоляции и качества обслуживания (QoS).

Источник изображения: NetApp

Единое пространство имен упрощает эксплуатацию. Когда данные задачи распределены по разным системам, их приходится перемещать, перемонтировать, перебалансировать, а также отслеживать каждую копию. Единое пространство имён зеттабайтного масштаба устраняет эту проблему, обеспечивая постоянную доступность наборов данных, контрольных точек и артефактов модели по мере роста среды. Архитектура Novus позволяет операторам добавлять ёмкость и повышать производительность без необходимости внесения изменений в приложения, прерывания работы или сбоев в работе клиентов. Вместо того, чтобы делать топологию хранения видимой для каждой рабочей нагрузки, Novus предоставляет единую согласованную среду данных, созданную для масштабов ИИ-фабрики.

Первые версии Novus объединяют ПО для управления метаданными NetApp Novus Data Director (работающее на сертифицированной инфраструктуре Supermicro) и сервисы обработки данных NetApp ONTAP, реализованные на базе систем AFF A90. В совокупности они формируют дезагрегированную архитектуру, рассчитанную на пропускную способность свыше 100 Тбайт/с и высокую степень загрузки сотен тысяч GPU, при этом сохраняя надёжные корпоративные сервисы обработки данных ONTAP, которым доверяют клиенты.

Как отметил ресурс Blocks​&​Files, системы ONTAP на базе платформ AFF (A800, A90 и аналогичных) поддерживают технологию GDS (GPU Direct Storage) c NFS поверх RDMA, начиная с версии ONTAP 9.12.1. Опубликованные результаты демонстрируют показатели ~171 ГиБ/с (для A800) и ~351 ГиБ/с (для кластера A90), так что Novus с запасом превзойдёт эти цифры. Решение NetApp AFX (дезагрегированная версия ONTAP для ИИ) сертифицировано для использования с NVIDIA DGX SuperPOD и прошло тестирование с технологией Magnum IO GPUDirect Storage. NetApp зафиксировала устойчивую пропускную способность 457 ГиБ/с при работе восьми узлов AFX. В документации AFX заявлена поддержка NFS/RDMA, включая технологии GPU Direct, pNFS и Session Trunking.

Источник изображения: NetApp

По словам гендиректора NetApp Джорджа Куриана (George Kurian), благодаря пропускной способности в 100 Тбайт/с и доступу к объёму данных, превышающему 1 Збайт, в рамках единого пространства имен, NetApp Novus поможет ускорить научные исследования: например, учёные смогут в реальном времени запускать сложные симуляции и модели, а биологи — задействовать десятки тысяч компьютеров для отслеживания поведения каждой молекулы белка в клетке.

Как отметила NetApp, клиенты, внедряющие архитектуру Novus, получают следующие преимущества:

• Максимальная эффективность использования GPU: Novus обеспечивает высокую загрузку GPU путём отделения сервисов обработки метаданных от путей передачи данных, устранения «узких мест» в системе хранения и бесперебойной подачи высокопроизводительных потоков данных в ИИ-инфраструктуру.
• Масштабирование без фрагментации: Novus позволяет наращивать объёмы данных (включая миллиарды файлов и массивные наборы данных для ИИ) в рамках единого пространства имен. Это обеспечивает независимое масштабирование метаданных, пропускной способности и ёмкости без создания изолированных хранилищ или усложнения операционных процессов.
• Повышение эффективности ИИ-инфраструктуры: Novus позволяет масштабировать только те ресурсы, которые необходимы для конкретной рабочей нагрузки, снижая затраты на электроэнергию, занимаемую площадь и обслуживание инфраструктуры, и одновременно сохраняя отказоустойчивость, безопасность и возможности мультиарендности, необходимые для совместного использования ИИ-сред.

РТК-ЦОД, ИТ-сервис-провайдер полного цикла, создал Центр сертификации доверенной ИТ-инфраструктуры на базе системы добровольной сертификации «Доверенная цифровая среда» ПАО «Ростелеком». Компания будет проводить независимые испытания программных и аппаратных решений, чтобы подтвердить возможность их применения на объектах критической информационной инфраструктуры (КИИ). Соответствующий меморандум подписали вице-президент по развитию информационных систем «Ростелекома» Виталий Трепыхалин и технический директор РТК-ЦОД Алексей Забродин на форуме «Цифровые решения».

Сфера компетенций Центра сертификации РТК-ЦОД охватывает серверное оборудование и системы хранения данных (СХД), платформы виртуализации, системы резервного копирования и восстановления данных. Особое внимание уделяется сертификации доверенных программно-аппаратных комплексов (ПАК), которые в соответствии с постановлением Правительства РФ № 1912 должны быть внедрены на всех объектах КИИ до 2030 года.

Центр готов к работе с широким кругом вендоров, заинтересованных в объективном подтверждении заявленных характеристик своей продукции. При успешном прохождении тестов производитель решения получит сертификат соответствия в рамках системы добровольной сертификации.

Испытания оборудования будут проводиться на базе собственной R&D-лаборатории РТК-ЦОД, действующей с 2020 года. На сегодняшний день в лаборатории по собственным программам и методикам испытаний (ПМИ) проводится полный цикл тестирований серверов, СХД, сетевого оборудования, платформ виртуализации, систем резервного копирования, программного обеспечения, решений для информационной безопасности. Лаборатория обладает мощной универсальной испытательной инфраструктурой, расположенной в двух ЦОДах уровня Tier 3. За время её работы специалисты провели тестирование более 150 видов ИТ-решений для проектов РТК-ЦОД и внешних заказчиков.

Источник изображения: РТК-ЦОД

«Инфраструктурный ИТ-ландшафт "Ростелекома" — это сложный комплекс взаимосвязанных программно-технических компонентов. В такой инфраструктуре значимы не только техническая подготовленность, но и умение всех вовлечённых сторон выстраивать взаимодействие в рамках выбранной архитектуры, учитывая её принципы и предъявляемые требования по надёжности. Нам важно выстраивать прозрачный контур проверки для серверов, СХД, виртуализации и доверенных ПАК. Убеждён, что наше соглашение с "РТК-ЦОД" позволит на новом уровне подтверждать применимость решений на объектах критической информационной инфраструктуры», — заявил вице-президент по развитию информационных систем «Ростелекома» Виталий Трепыхалин.

«Мы видим свою роль в том, чтобы дать рынку надёжный инструмент объективной оценки ИТ-продукции. Сертификация позволяет вендорам подтвердить заявленные характеристики решений, а для заказчика наличие сертификата становится знаком качества и доказательством того, что продукт проверен реальными испытаниями по единым правилам, а не только красиво описан в маркетинговых материалах. Кроме того, тестирование часто помогает выявить слабые места — какие процессы или функции нужно доработать до вывода продукта на рынок. Так сертификация становится драйвером развития отрасли и повышения качества доверенных ИТ-решений», — отметил технический директор РТК-ЦОД Алексей Забродин.

Компания Everpure (ранее Pure Storage) анонсировала набор новых функций для своих платформ хранения и управления данными: реализованные возможности призваны ускорить и упростить внедрение ИИ в рамках корпоративных экосистем.

Одним из представленных инструментов стало решение PureKVA (Key-Value Accelerator). Благодаря этой технологии системы FlashBlade класса All-Flash заранее загружают контекст инференса непосредственно в память GPU. Такой подход, как утверждается, даёт возможность сократить время до получения первого токена (TTFT) в 20 раз. PureKVA помогает решить проблему простоя ИИ-ускорителей и уменьшить задержку отклика для приложений реального времени. Кроме того, может быть реализована многопользовательская архитектура.

Дополнительно появился режим постоянного сжатия Always-On DeepReduce Data Compression. Система FlashBlade непрерывно сканирует данные для обнаружения идентичных участков в подблоках, которые не удается выявить с помощью традиционной дедупликации. Эта функция работает даже в отношении предварительно сжатого контента. В результате, полезная ёмкость хранилища автоматически увеличивается — без негативного влияния на производительность записи и без необходимости ручного планирования. Как следствие, существенно сокращаются затраты на ресурсы хранения информации.

Источник изображения: Everpure

Появилась интеграция с MCP (Model Context Protocol): это позволяет ИИ-агентам искать нужную информацию в каталогах «живых» данных, используя естественный язык. Наконец, средства Privacy-First File Intelligence показывают, кто может получить доступ к тому или иному файлу в общей папке, не читая его содержимое. Этот же инструмент отображает, насколько устарели файлы, что позволяет оптимизировать пространство хранения.

NetApp объявила о намерении приобрести британскую компанию PEAK:AIO — разработчика программно-определяемых СХД для ИИ-приложений. Ожидается, что эта сделка позволит NetApp ускорить развитие архитектуры инфраструктуры для задач ИИ благодаря интеграции в её решения технологий PEAK:AIO, касающихся управления метаданными и высокопроизводительных параллельных файловых систем компании. Сумма сделки не разглашается. Для её завершения компаниям предстоит получить разрешения регулирующих органов.

В NetApp отметили, что подход PEAK:AIO к работе с метаданными и параллельным пространством имен (parallel namespace) поможет обеспечить масштабируемость решений для совместного доступа к данным по мере роста использования крупных кластеров GPU в средах ИИ. Технология PEAK:AIO была разработана в сотрудничестве с ведущими исследовательскими институтами и предназначена для решения самых сложных задач в области ресурсоёмких вычислений.

Источник изображения: PEAK:AIO

NetApp создает архитектуру, в которой метаданные отделены от данных, что позволяет сервисам метаданных масштабироваться независимо от основного хранилища. Это обеспечивает поддержку систем, оперирующих триллионами файлов и объёмами данных в Эбайтах, и массово-параллельных рабочих нагрузок. Благодаря сочетанию специализированных инноваций в области метаданных PEAK:AIO с ONTAP клиенты получат дифференцированную архитектуру, которая сохраняет отказоустойчивость, безопасность и операционную зрелость ONTAP, но при этом обеспечивает новый уровень масштабируемости для рабочих нагрузок, связанных с ИИ.

Как отмечено в пресс-релизе, инновации PEAK:AIO в области метаданных расширяют возможности масштабирования, обеспечивают глобальное пространство имён и параллельный доступ на основе NFS для массово-параллельных рабочих нагрузок, а NetApp, опираясь на свой опыт работы с ONTAP, глобальный охват и операционную зрелость, делает файловую инфраструктуру для ИИ более практичной и доступной. Объединение двух компаний создаст новые возможности, которые упростят развёртывание и эксплуатацию общего хранилища для всё более крупных сред ИИ.

Ассортимент СХД компании ASUS пополнился моделью VS320D-RS26U типоразмера 2U на аппаратной платформе Intel Xeon. Новинка предназначена для построения озер данных, а также для решения задач в области аналитики, производства медиаконтента, виртуализации и пр.

Устройство оснащено двумя контроллерами, функционирующими в режиме «активный — активный»: каждый из них наделён неназванным процессором Intel Xeon с четырьмя вычислительными ядрами и четырьмя слотами для модулей оперативной памяти DDR4 ECC суммарным объёмом до 256 Гбайт.

Источник изображений: ASUS

Во фронтальной части расположены 26 отсеков для SFF-накопителей с интерфейсом SAS. Могут применяться HDD или SSD с горячей заменой. При формировании массива All-Flash на базе твердотельных изделий вместимостью 15,36 Тбайт суммарная внутренняя ёмкость достигает без малого 400 Тбайт. При подключении дополнительных модулей расширения в одной системе могут быть объединены до 338 накопителей. Говорится о поддержке RAID 0/1/3/5/6/10/30/50/60/5EE/6EE/50EE/60EE.

Каждый из контроллеров располагает четырьмя портами 10GbE SFP+ и одним сетевым портом управления 1GbE RJ45. Кроме того, есть по два слота PCIe 3.0 x8 для карт расширения, например, сетевых адаптеров 25GbE SFP28 (на два и четыре порта), 16Gb SFP+ Fibre Channel (два и четыре порта) или 32Gb SFP28 Fibre Channel (два порта). Предусмотрены три USB-разъёма, один из которых находится на лицевой панели.

Питание обеспечивают два блока мощностью 850 Вт с сертификатом 80 PLUS Platinum и резервированием. Габариты СХД составляют 88 × 438 × 491 мм, масса — 16,3 кг (без установленных накопителей). В системе охлаждения задействованы четыре вентилятора; диапазон рабочих температур — от 0 до +40 °C. Применяется программная платформа ASUS Unified Storage Manager. 

AtlasBase анонсировала платформу для молекулярных вычислений на базе Thalia — нового запатентованного CMOS-чипа, позволяющего создавать синтетическую ДНК в петабайтном масштабе. Благодаря интеграции биокремниевых слоёв и электрохимического синтеза непосредственно в полупроводниковую архитектуру на основе CMOS Thalia содержит 5,6 млрд участков электрохимического синтеза, что в 700 раз больше, чем ранее доступные чипы для синтеза ДНК, преодолевая ключевой технический барьер на пути к молекулярным вычислениям в ИТ-масштабе.

Компания отметила, что на фоне развития ИИ значительно выросли объёмы генерации и хранения данных. Для следующего поколения корпоративных вычислений требуется новая среда для хранения и обработки информации, которая дополнит, а не заменит традиционную кремниевую технологию. AtlasBase решает эту задачу с помощью платформы для молекулярных вычислений, которая использует синтетическую ДНК как для хранения данных, так и для вычислений в памяти, обеспечивая специализированную обработку данных в той же молекулярной среде.

Источник изображений: AtlasBase

Программный кодек преобразует цифровые данные в цепочки аминокислот — A, C, T и G — строительные блоки ДНК. После завершения кодирования код отправляется на биокремниевую платформу AtlasBase. С помощью химического процесса, известного как полимеразная цепная реакция (ПЦР), создаются недорогие копии ДНК. ДНК обезвоживается и герметично упаковывается в капсулы из нержавеющей стали, которые хранятся на складе AtlasBase или у заказчика. При необходимости декодирования коммерческий секвенатор считывает ДНК и преобразует код A, C, T, G обратно в цифровой файл.

Построенный с использованием существующих технологий массового производства, Thalia может масштабироваться, позволяя сделать молекулярную инфраструктуру коммерчески масштабируемой для корпоративных ИТ-систем и проектов ЦОД уровня гиперскейлеров. Платформа обеспечивает эффективное архивирование огромных объёмов корпоративных данных в синтетическую ДНК для обеспечения сверхвысокой плотности и долговечности хранения. Также она может использоваться для вычислений на основе ДНК для решения специализированных задач оптимизации и поиска данных, которые «выигрывают от эффективной массово-параллельной обработки».

Сообщается, что архив объёмом в петабайты помещается в капсулу размером 7​×​18 мм. AtlasBase сообщила, что объём хранения данных начинается со 100 Тбайт на единицу занимаемой площади (соответствующей формату LTO) и позволяет масштабироваться до 5 Эбайт в тех же габаритах. Для сравнения, это соответствует ёмкости (с учетом сжатия) одного картриджа LTO-10. План LTO изначально предусматривал выпуск поколения LTO-14 с ёмкостью до 913 Тбайт (в сжатом виде), хотя вендоры уже скорректировали свои планы в сторону уменьшения. ​Тем не менее речь идет о ёмкости, превышающей показатели LTO на порядок при тех же габаритах системы, отметил ресурс Blocks​&​Files.

AtlasBase сообщила, что может создавать синтетические молекулярные данные в больших масштабах с помощью своего 3-слойного биокремниевого устройства, которое управляет биохимическими процессами с помощью CMOS-матрицы. Билл Баггелаар (Bill Baggelaar), бывший технический директор Sony Pictures Entertainment, отметил, что AtlasBase не ограничивается архивированием: она превращает ДНК в молекулярную платформу, способную как хранить данные, так и выполнять на их основе вычисления совершенно по-новому.

AtlasBase предлагает программы раннего доступа к молекулярным вычислениям и хранению молекулярных данных для избранных партнёров и клиентов на своей платформе молекулярных вычислений. Первоначальные области применения включают цифровое сохранение данных, корпоративные архивы и решение сложных задач оптимизации в таких отраслях, как медиа, финансовые услуги, логистика, производство, научные исследования и разведка полезных ископаемых. Похожие решения предлагают Mimulus и Biomemory. Эксперты отмечают, что подобные системы пока всё-таки далеки от коммерческого успеха.

Компания IDC подвела итоги исследования мирового рынка СХД корпоративного класса во II квартале текущего года. Продажи такого оборудования достигли $10,3 млрд, что на 33,6 % больше по сравнению с аналогичным периодом 2025-го, когда выручка находилась на отметке $7,74 млрд.

Ключевым драйвером отрасли остаётся бум ИИ. На фоне стремительного расширения инфраструктуры дата-центров сформировался дефицит чипов флеш-памяти NAND, что провоцирует рост цен как на системы хранения на базе SSD, так и на устройства других типов — гибридные и на основе HDD. Как следствие, наблюдается увеличение объёма рынка СХД в целом (в деньгах).

Массивы типа All Flash во II четверти 2026 года принесли $5,4 млрд, показав рост на 42,9 % в годовом исчислении: доля таких систем достигла 52,1 % от общего объёма рынка. Гибридные решения обеспечили $3,9 млрд, или 37,5 % выручки, с ростом на 25,5 % год к году. На HDD-системы пришлось $1,1 млрд (10,4 %) при росте в 22,6 % по отношению ко II кварталу 2025-го.

Источник изображения: IDC

Продажи высокопроизводительных систем (стоимостью более $250 тыс.) взлетели за год на 90,6 % — до $2,7 млрд, а их доля составила 26,2 %. Системы среднего ценового сегмента (от $25 тыс. до $250 тыс.) принесли $6,7 млрд, или 64,8 % от общей выручки: спрос на такие устройства поднялся на 28,2 %. Продажи систем начального уровня (дешевле $25 тыс.), напротив, упали на 14,6 % — до $0,9 млрд при доле в 9 %.

С географической точки зрения рост зафиксирован во всех регионах. Доминируют США, на которые пришлось 35,3 % мировой выручки, или $3,6 млрд (плюс 26,8 % в годовом исчислении). Канада стала самым быстрорастущим регионом с прибавкой в размере 77,2 % и итоговым результатом $239,6 млн. Азиатско-Тихоокеанский регион (без учёта Китая и Японии) показал рост на 73,1 % в годовом исчислении (до $1,1 млрд), Центральная и Восточная Европа — на 54,1 % (до $240,4 млн). В Латинской Америке рост составил 48 %, на Ближнем Востоке и в Африка — 35,1 %. Западная Европа прибавила 42,8 % (до $1,9 млрд). В КНР продажи поднялись на 20,7 % — до $2,2 млрд, а в Японии — на 12,9 % с результатом $302,6 млн.

Крупнейшим поставщиком СХД корпоративного класса остаётся Dell Technologies с долей 23,8 % и выручкой $2,46 млрд во II квартале нынешнего года. На втором месте располагается Huawei с 11,3 % и $1,17 млрд, а замыкает тройку NetApp с 9,6 % и $988,4 мдн. В первую пятёрку также входят Everpure с 8,1 % ($837,7 млн) и НРЕ с 6,8 % ($700,2 млн).

Huawei представила платформу OceanStor M900, спроектированную для работы с KV-кешем в крупномасштабных дата-центрах. Новинка позволяет решить проблему нехватки DRAM, которая создает «бутылочное горлышко» в современных ИИ-кластерах.

Отмечается, что в настоящее время в сфере ИИ наблюдается переход от технологических экспериментов к широкомасштабному внедрению. Приложения ИИ эволюционировали от чат-ботов до агентов, способных автономно выполнять сложные задачи. Большие языковые модели (LLM) нового поколения могут насчитывать до 10 трлн параметров. Современные системы с огромными контекстными окнами (более 1 млн токенов) и многошаговые ИИ-агенты генерируют колоссальные объёмы KV-кеша, для обработки которого ресурсов HBM и DRAM недостаточно. Платформа OceanStor M900 помогает преодолеть эти ограничения путём использования высокоскоростных SSD.

По заявлениям Huawei, в OceanStor M900 впервые в отрасли применена передовая архитектура, объединяющая CPU, сетевой контроллер и контроллер NAND. Она обеспечивает собственную KV-семантику для одношагового соединения ИИ-ускорителей в составе узлов SuperPoD с твердотельными накопителями. Это устраняет необходимость применения различных протоколов, благодаря чему задержка доступа сокращается на 90 % по сравнению с традиционными подходами — с нескольких миллисекунд до 60 мкс. Один кластер обеспечивает суммарную пропускную способность до 40 Тбайт/с, что в 1,5 раза выше, чем у существующих решений. При этом объём памяти, доступной для каждого нейропроцессора (NPU), увеличивается с гигабайт до терабайт.

Источник изображения: Huawei

Платформа OceanStor M900 использует высокоскоростной интерконнект UnifiedBus. Общая вместимость может достигать 64 Пбайт. В системе реализована технология адаптивного хранения (KV-Aware Adaptive Storage), которая прогнозирует жизненный цикл KV-кеша и перераспределяет нагрузку между SSD для достижения максимальной эффективности и надёжности. В результате, показатель DWPD (полных перезаписей в сутки) для установленных SSD поднимается до 24, что в 16 раз превосходит обычные значения. Благодаря этому значительно снижаются расходы на эксплуатацию, поскольку сокращается необходимость в замене дорогостоящих накопителей.

В целом, OceanStor M900 позволяет раскрыть вычислительную мощность SuperPoD-устройств, ресурсы которых в противном случае могут простаивать из-за нехватки памяти для работы с KV-кешем.

Компания ASUS анонсировала программно-определяемую платформу хранения высокой плотности OJ340A-RS60, оптимизированную для рабочих нагрузок в сферах HPC и ИИ, включая обучение больших языковых моделей (LLM), инференс, сложную аналитику и масштабируемые озера данных.

Новинка выполнена в форм-факторе 4U на аппаратной платформе AMD EPYC Genoa: может быть установлен один процессор в исполнении Socket SP5 (LGA 6096P) с показателем TDP до 360 Вт. Доступны 12 слотов для модулей DDR5-4800 RDIMM / 3DS RDIMM суммарным объёмом до 3 Тбайт.

Базовая комплектация включает чип EPYC 9654P с 96 ядрами (192 потока) с тактовой частотой 2,4–3,7 ГГц и 384 Гбайт ОЗУ. Есть по два слота PCIe 5.0 x16 для карт FHHL и PCIe 5.0 x8 для плат HHHL: это даёт возможность устанавливать сетевые адаптеры 100GbE/200GbE и аппаратные RAID-контроллеры.

Источник изображений: ASUS

СХД получила 60 посадочных мест для накопителей типоразмера LFF/SFF с интерфейсом SATA/SAS. Кроме того, в тыльной части корпуса предусмотрены восемь отсеков для SFF-изделий в конфигурации 6 × NVMe + 2 × SATA. Во всех случаях допускается горячая замена. Помимо этого, имеется коннектор для SSD формата M.2 2280 с интерфейсом PCIe 5.0 x4 (поддерживается работа в SATA-режиме).

В оснащение входят два сетевых порта 25GbE SFP28 (опционально — четыре), контроллер Aspeed AST2600, выделенный сетевой порт управления RJ45, интерфейс D-Sub, а также порты USB 3.2 Type-A. Установлены четыре системных вентилятора. Питание обеспечивают четыре блока мощностью 800 Вт с резервированием и сертификатом 80 PLUS Platinum. Габариты сервера составляют 878,5 × 434 × 176 мм, масса — 33,3 кг.